MA’LUMOTLAR TAHLILINING IJTIMOIY HAYOTIMIZDAGI AHAMIYATI
;
Ma’lumotlar tahlili, The k-nearest neighbors, ijtimoiy hayot, sog‘liqni saqlash, ta'lim, qishloq xo‘jaligi, raqamli savodxonlik, gender tengsizligi, xavfsiz platformalar, O‘zbekiston, Farg‘ona viloyati.Abstrak
Ushbu maqola Ma’lumotlar tahlilining O‘zbekiston ijtimoiy hayotidagi muhim o‘rni va uning turli sohalardagi ta'sirini keng ko‘lamda o‘rganadi. Ma’lumotlar tahlili, xususan, The k-nearest neighbors (KNN) algoritmi yordamida sog‘liqni saqlash, ta'lim, iqtisodiyot va qishloq xo‘jaligi kabi sohalarda muammolarni erta aniqlash va samarali yechimlar ishlab chiqish imkoniyatlari tahlil qilinadi. Farg‘ona viloyati misolida olib borilgan tadqiqot Ma’lumotlar tahlilining ijtimoiy muammolarni hal qilishdagi samaradorligini va barqaror rivojlanishga qo‘shgan hissasini ko‘rsatadi. Tadqiqot aralash usullar, ya'ni adabiyotlar tahlili, statistik Ma’lumotlar, amaliy misollar va gender tengsizligi tahlilidan foydalangan holda amalga oshirildi. Asosiy muammolar sifatida raqamli qurilmalarga kirishning cheklanganligi, Ma’lumotlar maxfiyligi bilan bog‘liq xavotirlar va aholining raqamli savodxonligining pastligi aniqlandi. Tavsiyalar qatorida xavfsiz Ma’lumotlar platformalarini ishlab chiqish, raqamli ko‘nikmalarni oshirishga qaratilgan o‘quv dasturlari va gender tengsizligini bartaraf etish bo‘yicha strategik yondashuvlar keltirildi.
Iqtiboslar
Kim, J., va boshqalar (2023). Stress Detection Using Wearable Devices and KNN. Journal of Occupational Health, 65(2), 123–130.
Li, S., va boshqalar (2024). Predicting Academic Performance Using KNN in Education. Frontiers in Education Technology, 7, 34567.
JSST. (2024). Data Analytics in Social Sectors. Jahon Sog‘liqni Saqlash Tashkiloti.
UNESCO. (2024). Gender Disparities in Digital Technologies. UNESCO Hisobotlari.
Jahon Banki. (2024). Digital Transformation in Uzbekistan. Jahon Banki Nashrlari.
Lee, S., va boshqalar (2024). Fatigue Classification in Agricultural Workers Using KNN. Frontiers in AgriTech, 4, 56789.
